亚洲在线久爱草,狠狠天天香蕉网,天天搞日日干久草,伊人亚洲日本欧美

為了賬號安全,請及時綁定郵箱和手機立即綁定
已解決430363個問題,去搜搜看,總會有你想問的

計算完整數據幀中每個 Sequence_ID 的最大頻率

計算完整數據幀中每個 Sequence_ID 的最大頻率

呼啦一陣風 2022-06-07 18:02:19
我有一個像這樣的數據框:Time        Frq_1   Seq_1       Frq_2   Seq_2       Frq_3   Seq_312:43:04    0.00    30668.00    0.00    30670.00    4620.00 30671.0012:46:05    0.00    30699.00    0.00    30699.00    3280.00 30700.0012:46:17    4200.00 30700.00    0.00    30704.00    0.00    30704.0012:46:18    3060.00 30700.00    4200.00 30700.00    0.00    30700.0012:46:18    3060.00 30700.00    4200.00 30700.00    0.00    30700.0012:46:19    3060.00 30700.00    4220.00 30700.00    0.00    30700.0012:46:20    3060.00 30700.00    4240.00 30700.00    0.00    30700.0012:46:37    0.00    30698.00    0.00    30699.00    3060.00 30700.0012:46:38    0.00    30699.00    3060.00 30700.00    4600.00 30700.0012:47:19    0.00    30668.00    0.00    30669.00    0.00    30669.0012:47:20    0.00    30667.00    0.00    30667.00    0.00    30668.0012:47:20    0.00    30667.00    0.00    30667.00    0.00    30668.0012:47:21    0.00    30667.00    0.00    30667.00    0.00    30668.0012:47:21    0.00    30665.00    0.00    30665.00    0.00    30665.0012:47:22    0.00    30665.00    0.00    30665.00    0.00    30665.0012:48:35    0.00    30688.00    0.00    30690.00    3020.00 30690.0012:49:29    4160.00 30690.00    0.00    30691.00    0.00    30693.00我想檢查總數據框并找到以下條件的結果:頻率不為空的 Sequence_ID頻率為最大值(如果多個 Sequence_ID 具有非零頻率)我希望我的結果如下:Time         Sequence_ID   Frequency12:43:04     4620          30671 12:49:29     4160          30690 12:46:38     4600          30700 時間 = 對應于 (Sequence_ID & Frequency) 的行
查看完整描述

1 回答

?
烙印99

TA貢獻1829條經驗 獲得超13個贊

Frq如果需要每組的最大值首先重塑,然后wide_to_long過濾掉0值:DataFrame.queryDataFrame.sort_values


df = (pd.wide_to_long(df.reset_index(), 

                     stubnames=['Frq','Seq'],

                     i=['Time','index'],

                     j='group',

                     sep='_')

       .reset_index(level=[0,2])

       .query("Frq != 0")

       .sort_values(['group','Frq'], ascending=[True, False])


       )

print (df)

           Time  group     Frq      Seq

index                                  

2      12:46:17      1  4200.0  30700.0

16     12:49:29      1  4160.0  30690.0

3      12:46:18      1  3060.0  30700.0

4      12:46:18      1  3060.0  30700.0

5      12:46:19      1  3060.0  30700.0

6      12:46:20      1  3060.0  30700.0

6      12:46:20      2  4240.0  30700.0

5      12:46:19      2  4220.0  30700.0

3      12:46:18      2  4200.0  30700.0

4      12:46:18      2  4200.0  30700.0

8      12:46:38      2  3060.0  30700.0

0      12:43:04      3  4620.0  30671.0

8      12:46:38      3  4600.0  30700.0

1      12:46:05      3  3280.0  30700.0

7      12:46:37      3  3060.0  30700.0

15     12:48:35      3  3020.0  30690.0

最后使用每組的最大值DataFrame.drop_duplicates:


df1 = df.drop_duplicates('group')

print (df1)

           Time  group     Frq      Seq

index                                  

2      12:46:17      1  4200.0  30700.0

6      12:46:20      2  4240.0  30700.0

0      12:43:04      3  4620.0  30671.0


查看完整回答
反對 回復 2022-06-07
  • 1 回答
  • 0 關注
  • 121 瀏覽
慕課專欄
更多

添加回答

舉報

0/150
提交
取消
微信客服

購課補貼
聯系客服咨詢優惠詳情

幫助反饋 APP下載

慕課網APP
您的移動學習伙伴

公眾號

掃描二維碼
關注慕課網微信公眾號